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公开(公告)号：CN117789053A
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202410002681.9
申请日：2024-01-02
Applicant: 东南大学建筑设计研究院有限公司
IPC: G06V20/13 , G06V30/422 , G06V10/26 , G06V10/82 , G06V10/40 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于多图像增强语义分割的产权地块识别方法，包括：1：获取相应的图像数据；2：数据集的批量制作；3：分割神经网络的构建；4：训练并获取预训练模型权重；5：图像判断；6：输入CAD图像与卫星图；7：图像分割，从而进行预测；8：传入预训练网络，对每个像素点进行分类并输出为设置颜色值；9：图像合并，将小图像合并生成原图像大小的预测图；10：转换为CAD；本发明通过多图像增强的语义分割网络训练学习研究类似地域的大量多来源图像资料，通过引入计算机减少了人为判断的干扰，大大增加了可学习研究的样本数量，并且通过多图像增强避免了单一数据源带来的弊端，实现了提升产权地块识别准确性的目标。
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公开(公告)号：CN117876514B
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202410028617.8
申请日：2024-01-09
Applicant: 东南大学建筑设计研究院有限公司
IPC: G06T11/00 , G06F30/13 , G06F30/27 , G06F16/29 , G06N3/045 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/094
Abstract: 本发明提供基于CGAN的虚拟地块及建筑肌理生成方法，应用于历史风貌区更新，包括步骤：获取真实的产权地块的图像数据；进行条件生成对抗网络的图像数据集批量制作，获得图像数据集条件与指标数值条件；进行条件生成对抗网络的构建；结合图像数据集条件与指标数值条件进行训练，获取预训练模型权重进行模型评估；加载预训练好的条件生成对抗网络模型，将待设计的地块图像数据集条件和指标数值条件传入预训练网络模型；调节对抗损失函数与条件损失函数的权重数值与学习率、训练周期，生成符合指标要求且建筑平面布局符合设计规范的结果。本发明采用大数据及条件生成对抗网络的技术应用于历史风貌区更新。
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公开(公告)号：CN117789053B
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202410002681.9
申请日：2024-01-02
Applicant: 东南大学建筑设计研究院有限公司
IPC: G06V20/13 , G06V30/422 , G06V10/26 , G06V10/82 , G06V10/40 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于多图像增强语义分割的产权地块识别方法，包括：1：获取相应的图像数据；2：数据集的批量制作；3：分割神经网络的构建；4：训练并获取预训练模型权重；5：图像判断；6：输入CAD图像与卫星图；7：图像分割，从而进行预测；8：传入预训练网络，对每个像素点进行分类并输出为设置颜色值；9：图像合并，将小图像合并生成原图像大小的预测图；10：转换为CAD；本发明通过多图像增强的语义分割网络训练学习研究类似地域的大量多来源图像资料，通过引入计算机减少了人为判断的干扰，大大增加了可学习研究的样本数量，并且通过多图像增强避免了单一数据源带来的弊端，实现了提升产权地块识别准确性的目标。
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公开(公告)号：CN117876514A
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202410028617.8
申请日：2024-01-09
Applicant: 东南大学建筑设计研究院有限公司
IPC: G06T11/00 , G06F30/13 , G06F30/27 , G06F16/29 , G06N3/045 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/094
Abstract: 本发明提供基于CGAN的虚拟地块及建筑肌理生成方法，应用于历史风貌区更新，包括步骤：获取真实的产权地块的图像数据；进行条件生成对抗网络的图像数据集批量制作，获得图像数据集条件与指标数值条件；进行条件生成对抗网络的构建；结合图像数据集条件与指标数值条件进行训练，获取预训练模型权重进行模型评估；加载预训练好的条件生成对抗网络模型，将待设计的地块图像数据集条件和指标数值条件传入预训练网络模型；调节对抗损失函数与条件损失函数的权重数值与学习率、训练周期，生成符合指标要求且建筑平面布局符合设计规范的结果。本发明采用大数据及条件生成对抗网络的技术应用于历史风貌区更新。
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